AI BENCHY
AD
Track all your projects in one dashboard. Get 📊stats, 🔥heatmaps and 👀recordings in one self-hosted dashboard.
uxwizz.com
#69

DeepSeek V3.2

DeepSeek Veröffentlichung: 2025-12-01 Getestet am: 2026-04-20 17:48 deepseek/deepseek-v3.2::none
(medium) (none)

Zusammenfassung

DeepSeek V3.2 erreicht 6.1 bei AI BENCHY und liegt auf #69. Das Modell hat k. A. Zuverlässigkeit, 50.0% Erfolgsrate, $0.016 Gesamtkosten und 12.09s durchschnittliche Antwortzeit.

Was DeepSeek V3.2 besonders macht: Am stärksten ist es in Rätsellösen, wo es #3 erreicht; am schwächsten ist Anti-KI-Tricks mit #18. Die Benchmark-Gesamtkosten sind für diese Leistungsklasse ungewöhnlich niedrig.

Punktzahl

6.1

Konsistenz

8.1

Zuverlässigkeit

k. A.

Gesamte Ausgabe-Token

8,384

Gesamte Eingabe-Token

0

Eingabepreis

$0.252 / 1M

Ausgabepreis

$0.378 / 1M

Korrekte Tests

Falsche Tests: 11

Erfolgsquote pro Versuch: 50.0%

Instabile Tests

4

Instabile Tests hatten gemischte Ergebnisse über Läufe hinweg (mindestens ein Erfolg und ein Fehlschlag).

Antwortzeit (Durchschnitt)

12.09s

Antwortzeit (Maximum): 115.89s

Antwortzeit (Gesamt): 217.56s

Hamster playing table tennis

Prompt: Create a detailed SVG illustration of a hamster playing table tennis.

#69 DeepSeek V3.2

none
Kosten
$0.002
Zeit
7.0s
Token
1,046 tok

Testverlauf

Getestet am Punktzahl Zuverlässigkeit Korrekte Tests Gesamtkosten Vergleichen
2026-07-16 23:15 Neuer Test hinzugefügt 5.0 10.0 $0.054 Vergleichen
2026-06-04 14:22 Neuer Test hinzugefügt 5.2 10.0 $0.017 Vergleichen
2026-05-22 00:35 Suite geändert 5.6 10.0 $0.018 Vergleichen
2026-05-08 15:31 Suite geändert 5.7 10.0 $0.016 Vergleichen
2026-04-20 17:48 Erster erfasster Lauf 6.1 k. A. $0.016 Aktueller Lauf

Laufvergleich

LaufPunktzahlKonsistenzZuverlässigkeitKorrekte TestsInstabile TestsGesamte Ausgabe-TokenGesamte Eingabe-TokenGesamtkostenAntwortzeit (Durchschnitt)
2026-04-20 17:48 · Erster erfasster Lauf6.18.1k. A.7/1848,3840$0.01612.09s
2026-05-22 00:35 · Suite geändert5.68.010.07/20511,1630$0.01814.46s
Differenz+0.6+0.10-1-27790-$0.002-2374ms

Diese beiden Läufe nutzten unterschiedliche Benchmark-Suiten, daher spiegeln die Deltas sowohl Modell- als auch Suite-Änderungen wider.

Diagramme

Wähle zuerst das erste Modell und klicke dann ein zweites Modell, um eine Seite im direkten Vergleich zu öffnen.

Gesamte Ausgabe-Token

Punktzahl vs Gesamte Ausgabe-Token

Schnellvergleich

Kategorieaufschlüsselung

Kategorie Punktzahl Konsistenz Korrekte Tests
Anti-KI-Tricks 3.2 9.8
Programmierung 2.4 1.3
Kombiniert 6.5 10.0
Datenanalyse und -extraktion 6.3 5.8
Domänenspezifisch 3.6 7.2
Allgemeine Intelligenz 10.0 10.0
Befolgung von Anweisungen 10.0 10.0
Rätsellösen 8.5 7.5
Werkzeugaufrufe 10.0 10.0

Verglichene Modelle